2025年大學《生物信息學》專業(yè)題庫——遺傳背景在心身健康中的生物信息學解讀考試時間：______分鐘總分：______分姓名：______一、簡述在研究遺傳背景對心身健康影響時，生物信息學數據處理階段需要進行的關鍵步驟，并說明每個步驟的目的。二、解釋什么是孟德爾隨機化（MR）及其在推斷遺傳變異與復雜性狀（如抑郁癥風險）因果關系中的應用優(yōu)勢和主要局限性。三、描述利用公開數據庫（如GWASCatalog或dbGaP）獲取與特定心身健康疾?。ㄈ缃箲]癥）相關的遺傳關聯研究信息的流程，并說明至少三種可用于初步篩選和評估這些研究的數據字段。四、闡述在進行心身健康相關全基因組關聯分析（GWAS）時，如何通過統(tǒng)計方法或軟件工具控制家族關系（如親緣關系）帶來的虛假關聯偏倚，并簡述其原理。五、以某個假設的心身健康相關基因（例如，假設某個基因變異與焦慮癥風險增加有關）為例，描述你會采用哪些生物信息學工具或數據庫來預測該基因變異可能的功能影響，并說明選擇這些工具/數據庫的理由。六、討論在分析心身健康的多基因風險評分（PRS）時，可能遇到的主要挑戰(zhàn)，并提出至少兩種應對策略。七、比較并說明在探索心身健康相關遺傳變異的潛在生物學通路時，使用KEGG通路富集分析和構建基因共表達網絡分析各自的優(yōu)勢和適用場景。八、結合生物信息學分析的視角，闡述在解讀一項聲稱發(fā)現某遺傳變異與心身健康疾病顯著關聯的研究結果時，需要考慮哪些因素來判斷該發(fā)現的可靠性和潛在的生物學意義。九、設想一個研究場景：利用公開的基因型數據和已發(fā)表的心身健康（如睡眠障礙）GWAS結果，嘗試進行一項孟德爾隨機化分析，以探究某個與情緒調節(jié)相關的基因（例如，假設的“情緒穩(wěn)態(tài)基因”）是否通過影響睡眠質量來間接關聯抑郁癥風險。請簡述分析的基本思路和可能涉及的關鍵步驟。十、討論在生物信息學研究中處理與心身健康相關的遺傳數據時，必須關注的主要倫理問題，并提出至少兩項研究者應采取的措施來應對這些倫理挑戰(zhàn)。試卷答案一、生物信息學數據處理階段的關鍵步驟及其目的：1.數據質量控制（QC）：目的在于識別和剔除低質量樣本和測序讀段，確保后續(xù)分析的準確性和可靠性。包括去除無法映射、質量分數低、位于不可靠區(qū)域的讀段，以及檢測和處理樣本間的近親關系等。2.數據格式轉換與整合：目的在于將來自不同平臺、不同格式的原始數據（如BAM、CRAM、FASTQ）轉換為統(tǒng)一的、便于分析的格式（如BED、VCF），并可能需要將多個樣本或多個組的數據整合到一起，為后續(xù)分析做準備。3.變異檢測：目的在于識別基因組中與參考基因組相比存在的差異位點，如單核苷酸多態(tài)性（SNP）、插入缺失（InDel）和結構變異（SV）。這是關聯分析等下游研究的基礎。4.變異注釋：目的在于為檢測到的變異提供生物學信息，例如它們所在的基因、功能預測（如非編碼區(qū)、蛋白質編碼區(qū)、保守性）、與已知基因型/表型數據庫的關聯等，幫助理解變異的潛在功能影響。5.數據過濾與校正：目的在于根據預定的標準（如質量閾值、頻率分布、遺傳模型要求）篩選掉噪音變異或不符合分析條件的變異，有時還包括對群體結構進行校正，以減少偏倚。二、孟德爾隨機化（MR）應用優(yōu)勢與局限性：優(yōu)勢：1.利用遺傳變異作為工具變量：遺傳變異在祖先傳遞過程中遵循隨機原則，理論上可以減少混雜因素和測量誤差對因果推斷的影響，提供比傳統(tǒng)觀察性研究更可靠的因果關系證據。2.避免反向因果關系：通過利用遺傳變異作為上游暴露因素，可以更好地研究暴露因素對結局的影響，而非結局反過來影響暴露。3.利用現有大規(guī)模GWAS數據：MR研究可以便捷地利用已發(fā)表的大型GWAS研究提供的遺傳變異與結局的關聯證據（效應估計值和P值），無需進行額外的昂貴關聯研究。局限性：1.工具變量的有效性依賴假設：MR分析的結論高度依賴于三個核心假設：①遺傳工具變量與暴露因素相關；②遺傳工具變量不直接影響結局（或僅通過暴露因素間接影響）；③遺傳工具變量不受結局的影響（或僅通過暴露因素間接影響）。任何假設的違反都可能導致偏倚。2.弱工具變量問題：如果用于MR分析的遺傳變異對暴露因素的效應值較?。P聯強度弱），則可能導致統(tǒng)計功效不足，難以檢測到真實的因果關系。3.多重檢驗問題：GWAS通常檢測數百萬個遺傳變異，直接使用這些變異進行MR可能導致假陽性結果，需要采用校正多重檢驗的方法（如MR-Egger回歸、加權中位數法等）。4.無法完全排除混雜：盡管遺傳變異隨機分配，但仍可能存在未知的、通過其他途徑（非遺傳途徑）同時影響暴露和結局的混雜因素。三、獲取與特定心身健康疾病相關遺傳關聯研究信息的流程及數據字段：流程：1.確定數據庫：選擇合適的公開數據庫，如Genome-wideAssociationStudies(GWAS)Catalog(GWASCatalog)、PharmGKB、dbGaP(DatabaseofGenotypesandPhenotypes)等。GWASCatalog是查找已發(fā)表GWAS結果的綜合性數據庫。2.訪問數據庫：進入數據庫網站或API接口。3.檢索：使用關鍵詞（如疾病名稱“anxietydisorder”、“depression”、“stress-relateddisorders”等）進行搜索。可以限定搜索條件，如研究設計（GWAS）、發(fā)表年份、效應大小、P值閾值等。4.篩選結果：瀏覽檢索到的結果列表，根據研究設計、樣本量、研究人群、關聯強度（P值或效應量）等信息篩選出高質量、與本研究目的最相關的文獻或數據集。5.下載數據：對于符合條件的記錄，下載其公開的關聯結果文件（通常是CSV或TXT格式），如匯總統(tǒng)計數據（SummaryStatistics），其中包含遺傳變異（如SNPID）、效應估計值（β）、標準誤（SE）、P值、效應方向（效應值正負）等信息。6.整理與初步評估：對下載的數據進行整理，并根據需要進行初步的質量控制評估（如檢查P值分布、樣本重疊等）。數據字段：1.SNP/變異標識符：如rs號（dbSNP），用于唯一標識基因組上的變異位點。2.關聯統(tǒng)計量：如效應估計值（β）、標準誤（SE）、P值，是衡量遺傳變異與疾病關聯強度的核心指標。3.效應方向：如效應估計值（β）的正負號，指示遺傳變異增加或減少時，疾病風險是增加還是降低。4.樣本量（N）：參與該研究的樣本總數，影響統(tǒng)計功效和結果的穩(wěn)定性。5.研究/數據集標識符：用于區(qū)分不同研究或數據集的結果，便于追蹤來源和合并分析。四、控制家族關系帶來的虛假關聯偏倚的方法與原理：方法：1.使用軟件進行近親檢測：在數據預處理階段，使用專門的生物信息學軟件（如PLINK、EIGENSOFT中的IBD工具）檢測樣本之間的親緣關系。這些軟件可以計算樣本間的親緣系數（kinshipcoefficient）或共享基因片段比例（IBDsharing）。2.計算并調整親緣系數：在進行關聯分析或其他統(tǒng)計模型之前，計算樣本間的親緣系數矩陣。然后在模型中引入親緣系數作為協(xié)變量（covariate）。原理：遺傳關聯分析（如GWAS）使用的統(tǒng)計模型通常假設樣本之間相互獨立。然而，家系內的個體（如兄弟姐妹、父母子女）共享一部分遺傳物質，這種共享的遺傳變異會導致他們表現出相似的表型，并在統(tǒng)計上看似相關。這種由共享遺傳背景引起的相關性并非真實的因果關系，會干擾對遺傳變異與表型真實關聯的估計，導致虛假的關聯信號（假陽性）或掩蓋真實的關聯信號。通過將親緣系數作為協(xié)變量加入統(tǒng)計模型，可以有效地控制這種由共享遺傳物質引起的樣本間相關性，從而減少偏倚，提高關聯分析的準確性和可靠性。模型會估計并剔除掉由親緣關系帶來的共同表型效應。五、預測心身健康相關基因變異功能影響的方法與理由：方法：1.變異注釋：使用注釋工具（如ANNOVAR,SnpEff,VEP-VariantEffectPredictor）將基因型數據中的變異位點映射到基因組坐標，并獲取其注釋信息，包括變異位置（如外顯子、內含子、調控區(qū)）、影響的基因、影響的RNA類型、潛在的蛋白質改變（如氨基酸替換、移碼、無義、錯義）等。2.預測蛋白質結構變異影響：如果變異位于蛋白質編碼區(qū)，使用蛋白質結構預測工具（如SIFT-SortingIntolerantFromTolerant,PolyPhen-2-PolymorphicPhenotype,MutPred）來預測該氨基酸替換對蛋白質結構穩(wěn)定性和功能的影響。這些工具基于已知的蛋白質變異數據和物理化學屬性，預測變異是保守的還是可能破壞蛋白質功能的。3.評估與基因功能/通路關聯：將注釋到的變異或預測的功能影響與已知的基因功能數據庫（如GeneOntology,GO）或通路數據庫（如KEGG,Reactome）進行關聯，查看受影響的基因或通路與心身健康表型是否存在生物學聯系。也可以查詢專門的疾病關聯數據庫（如DisGeNET）。理由：選擇這些工具/數據庫是因為：①變異注釋是理解變異影響的第一步，提供基本的基因組學和轉錄組學信息；②SIFT、PolyPhen-2、MutPred等工具整合了大量實驗數據，能夠基于現有知識預測變異的潛在危害性，為功能判斷提供統(tǒng)計支持；③GO和KEGG等通路數據庫提供了從分子功能到系統(tǒng)層面的信息，有助于將單個變異的影響置于更宏觀的生物學背景下，關聯到特定的生物學過程或通路，而這些通路往往與復雜的性狀（如心身健康）相關。六、多基因風險評分（PRS）分析的主要挑戰(zhàn)與應對策略：挑戰(zhàn)：1.遺傳變異效應值的微小性：大多數與復雜性狀相關的遺傳變異其單個效應值非常小，導致PRS的累積效應可能也不顯著，使得PRS的預測能力有限。2.樣本異質性：不同研究人群的遺傳背景和表型分布可能存在差異，直接合并數據構建的PRS可能不適用于所有人群，存在人群特異性問題。3.GWAS數據的時效性和覆蓋度：隨著研究的進行，新的遺傳變異和關聯證據不斷涌現，早期構建的PRS可能過時或覆蓋不足。同時，并非所有相關的遺傳變異都被發(fā)現。4.多重檢驗校正：在PRS構建過程中，涉及大量的遺傳變異，需要進行嚴格的多重檢驗校正，否則容易得出虛假顯著的結論。5.數據質量和整合：整合來自不同GWAS研究的基因型數據需要仔細的質量控制，處理樣本重疊、批次效應等問題。應對策略：1.使用大規(guī)模、高質量的GWAS匯總數據：基于樣本量更大、人群代表性更好、質量控制更嚴格的GWAS匯總統(tǒng)計數據構建PRS，可以增加PRS的統(tǒng)計功效和預測能力。2.考慮人群特異性：針對不同的研究人群或臨床隊列分別構建PRS模型，或使用混合效應模型等方法來處理人群異質性。3.定期更新PRS：跟蹤最新的GWAS研究成果，定期納入新的、經過驗證的遺傳變異，更新PRS模型，保持其時效性和準確性。4.謹慎選擇變異和校正多重檢驗：選擇效應值較大或經過孟德爾隨機化等方法驗證的遺傳變異，并采用適當的多重檢驗校正方法（如結合P值和效應值的加權方法、MR-Egger校正等）。5.加強數據預處理和質量控制：在整合不同來源的基因型數據前，進行嚴格的質量控制，包括樣本去重、批次校正、變異過濾等，確保輸入PRS構建的基因型數據準確可靠。七、KEGG通路富集分析與基因共表達網絡分析比較：KEGG通路富集分析優(yōu)勢與適用場景：優(yōu)勢：①提供了經過廣泛驗證和注釋的、標準化的生物學通路信息，易于理解和解釋；②計算相對簡單快速，結果直觀，適合大規(guī)?；蚣目焖俟δ芨攀?；③可以識別出與疾病相關的關鍵通路模塊，有助于形成生物學假設。適用場景：①當目標是快速了解一組與疾病相關的基因主要參與哪些已知的生物學過程或通路時；②當缺乏足夠的樣本量或計算資源進行復雜的網絡分析時；③當希望將基因列表與公認的生物學知識庫（KEGG）進行關聯時。基因共表達網絡分析優(yōu)勢與適用場景：優(yōu)勢：①能夠揭示基因之間復雜的、動態(tài)的協(xié)同表達模式，發(fā)現潛在的調控網絡和功能模塊；②可以識別出核心基因或關鍵模塊，這些基因/模塊可能對網絡的整體功能至關重要；③網絡結構本身具有魯棒性，有時能發(fā)現一些尚未被注釋或理解的生物學關系。適用場景：①當希望深入探索基因間的相互作用和調控關系時；②當研究目標是發(fā)現新的、潛在的生物學功能單元或通路時；③對于轉錄水平的數據（如RNA-Seq），可以構建表達調控網絡，揭示基因表達的協(xié)同調控機制。八、解讀心身健康相關遺傳變異關聯研究結果的考慮因素：1.關聯強度與顯著性：P值或效應量（如β值）的大小。關聯是否統(tǒng)計學顯著？效應大小是否具有生物學上的實際意義（即使統(tǒng)計上不顯著，極小的效應也可能有臨床價值）？2.研究質量與設計：研究樣本量是否足夠大？研究設計是否合理（如GWAS設計、病例對照研究等）？是否存在明顯的偏倚（如選擇偏倚、信息偏倚）？研究是否控制了重要的混雜因素？3.變異的功能注釋：該遺傳變異位于何處（基因編碼區(qū)、調控區(qū)等）？它導致了什么功能改變（如氨基酸替換、剪接位點改變）？通過哪些數據庫（如VEP,MutPred）預測其功能影響如何？4.與已知生物學知識的consistency：該發(fā)現是否與已知的生物學機制或通路相符？是否與其他獨立研究的結果一致？5.孟德爾隨機化等因果推斷證據：是否有孟德爾隨機化分析等證據支持該遺傳變異對心身健康性狀的因果效應？6.多中心/多隊列驗證：該發(fā)現是否在獨立的研究人群或數據集中得到了驗證？重復性是評估研究可靠性的關鍵。7.樣本異質性：關聯是否在所有亞組（如不同性別、年齡、種族、疾病亞型）中一致？或是否存在特定的亞組效應？8.遺傳變異頻率：關聯信號是由高頻變異還是低頻變異驅動的？高頻變異更容易檢測到，但也可能更容易受到環(huán)境因素的修飾。9.潛在的發(fā)表偏倚：是否存在傾向于發(fā)表顯著結果的研究的趨勢？九、孟德爾隨機化分析基本思路與步驟（假設場景）：基本思路：利用與“情緒穩(wěn)態(tài)基因”變異相關的遺傳工具變量，通過分析工具變量與“睡眠質量”（中介變量）的關聯，以及“睡眠質量”與“抑郁癥風險”（結局變量）的關聯，來推斷“情緒穩(wěn)態(tài)基因”是否通過影響“睡眠質量”來間接影響“抑郁癥風險”。核心是檢驗睡眠質量在基因變異與抑郁癥之間是否中介了效應?？赡苌婕暗年P鍵步驟：1.數據準備：獲取包含目標基因變異（情緒穩(wěn)態(tài)基因）、睡眠質量指標（如基于問卷調查或客觀測量的睡眠時長、睡眠效率等）、抑郁癥診斷狀態(tài)（病例/對照）以及所有用于工具變量選擇的遺傳變異（工具變量）的基因型數據和表型數據。通常需要使用GWAS匯總統(tǒng)計數據。2.工具變量選擇：根據孟德爾隨機化要求，選擇與情緒穩(wěn)態(tài)基因變異相關但不受睡眠質量或抑郁癥狀態(tài)直接影響的遺傳變異作為工具變量。需要進行工具變量有效性評估，計算F統(tǒng)計量以檢驗工具變量與情緒穩(wěn)態(tài)基因變異的相關性是否足夠強，并評估工具變量與睡眠質量是否獨立（使用colocalization工具如Two-SampleMR,MR-PRESSO等）。3.分析睡眠質量中介效應：運用孟德爾隨機化中介分析框架（如使用MediationMRR包中的gmediation函數或類似方法），同時分析工具變量對睡眠質量的效應，以及睡眠質量對抑郁癥風險的效應。計算中介效應的大小和比例。4.模型選擇與檢驗：可能使用不同的MR方法（如加權中位數法、MR-Egger回歸、加權模式法）來估計中介效應，并進行假設檢驗（如MR-Egger截距檢驗是否顯著偏離0，以判斷是否存在直接效應）。5.結果解讀：基于分析結果，評估“情緒穩(wěn)態(tài)基因”是否通過“睡眠質量”這一中介途徑影響“抑郁癥風險”，并解釋結果的生物學意義和局限性。十、生物信息學研究處理心身健康遺傳數據的主要倫理問題與應對措施：主要倫理問題：1.隱私保護：遺傳信息具有高度個體識別性，可能泄露個人健康信息、家族遺傳史，用于歧視（如就業(yè)、保險）。數據在收集、存儲、傳輸、使用過程中的泄露風險。2.數據安全：大規(guī)模、高分辨率的遺傳數據庫和研究成果是重要的科研資產，但也可能成為網絡攻擊的目標，導致數據被盜或濫用。3.知情同意：研究參與者是否充分理解其遺傳數據可能帶來的長期風險（如發(fā)現遺傳風險、隱私泄露）、數據使用的范圍和方式，并自愿同意？尤其對于可遺傳的